회전 거래 시스템

회전 무역 전략.

Rotational Trading (RT)은 장기간에 걸친 급격한 가격 인상에 이어 같은 방향으로 계속 진행되는 잘 정비 된 시장의 이형성을 이용하는 중기 기술입니다.

다음은 전형적인 회전 무역의 모습입니다.

물론 평균 수익 거래는 떨어지는 주식을 사는 것만 큼 간단하지 않습니다! 그렇게한다면 당연히 돈을 잃을 것입니다! 거래 가능한 우주의 범위를이 모멘텀 행동을 가장 할 수있는 범위로 좁히는 필터를 사용해야하며이를 합리적인 리스크 관리 및 종료 기준과 결합해야합니다.

물론 회전하는 거래는 위쪽으로 향하는 주식을 사는 것만 큼 간단하지 않습니다! 그렇게한다면 당연히 돈을 잃을 것입니다!

거래 가능한 우주의 범위를이 모멘텀 행동을 가장 할 수있는 범위로 좁히는 필터를 사용해야하며이를 합리적인 리스크 관리 및 종료 기준과 결합해야합니다.

회전 거래 및 자이로 시스템.

이 전략은 12 개월 단위로 시장을 능가하는 관점에서 포트폴리오를 구성하고 정기적으로 재조정하는 체계적인 방법을 제공합니다.

상대 성과를 목표로하는 전략입니다. 예를 들어, 시장이 1 년 내에 20 % 하락하면 모델은 부정적인 결과를 낳을 것이지만 시장보다 적은 손실을 목표로합니다.

이것은 한때 헤지 펀드의 독점적 인 영역 이었지만 우리는 소매 및 정교한 투자자에게이 시스템을 개발할 수있었습니다. 이 전략은 적극적인 투자 전략을 유지하고자하는 환자 투자자에게 적합합니다.

이 전략은 ASX 주식의 수익률이 유지된다는 가정하에 작동합니다. 이것은 과거의 높은 수익률이 미래의 높은 수익률에 뒤 따르지 않을 가능성이 높다는 것, 즉 모멘텀 전략이라고 말할 수 있습니다.

모멘텀 전략의 성과는 어떤 의미에서는 효율적인 시장 가설의 측면에 도전합니다.

이 전략이 우수한 결과를 산출하는 이유에 대한 이해는 제복이 아닙니다. 학술적 이론은 ASX에서 비효율적 인 정보의 확산과 관련이 있습니다. 지속적으로 긍정적 인 성장을 보인 종목을 표적으로 삼아 투자자는 "너무 늦게"다른 투자자가 진입 한 후 구매 압력으로 이익을 얻을 수 있습니다. 이후 투자자들은 새로운 정보에 효율적으로 행동하지 못했습니다.

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섹터 모멘텀 - 회전 시스템.

주식 부문 / 산업의 회전 거래 시스템은 주식 시장만큼이나 오래되었다. 거래자들과 투자자들은 서로 다른 부문의 주식들이 경기 순환에 대해 다른 감도를 갖고 있으며, 항상이 관계를 악용하려고 노력하고 있음을 발견했습니다. 섹터 회전에 대한 몇 가지 다른 접근 방법이 존재하며, 운동량에 기반한 회전은 가장 성공적인 방법 중 하나입니다. 이 예에서 투자 영역은 10 개의 산업 분야를 포함하며, 투자자는 반복적으로 가장 높은 모멘텀 (과거 실적)을 지닌 주식 부문을 자신의 포트폴리오로 선택합니다. 이 전략의 목표는 주식 지수의 간단한 매수와 유지를 능가하는 것입니다. 여기에는 장기 전략 (여기에 제시된 전략 버전)과이 전략의 긴 - 짧은 버전이 있습니다 (투자자가 가장 실적이 좋은 부문을 보유하고 전체 시장 또는 최악의 성과를내는 섹터를 보유하고있는 경우).

근본적인 이유.

주식 부문은 경기 순환과는 다른 감성을 가지므로 가장 높은 확률과 가장 낮은 손실 확률을 가진 부문 만 보유 할 수 있습니다. 운동량 이상은 종종 투자자 집단, 투자자 과다 및 과소 반응 및 확인 편견과 같은 행동상의 단점으로 설명됩니다.

운동량, 섹터 피킹, 회전 시스템.

간단한 거래 전략.

10 섹터 ETF를 사용하십시오. 포트폴리오에 12 개월 동안 가장 강력한 모멘텀을 지닌 3 종의 ETF를 선택하고 동일하게 평가하십시오. 1 달 동안 기다렸다가 재조정하십시오.

원본 용지.

Mebane Faber : 투자를위한 상대 강도 전략.

이 보고서의 목적은 미국 주식 부문 및 글로벌 자산 클래스 포트폴리오에 투자 할 때 리스크 조정 수익률을 향상시키는 간단한 양적 방법을 제시하는 데 있습니다. 상대적 강도 모델은 1920 년대의 프랑스 - 파마 (Fama) 미국 주식 섹터 데이터에서 테스트되어 지분과 같은 위험으로 절대 수익률이 증가합니다. 상대 강도 포트폴리오는 모든 연도의 약 70 %에서 구매 및 보류 벤치 마크보다 우위에 있으며 수익은 시간이 지남에 따라 변하지 않습니다. 포트폴리오를 동적으로 헤지하기위한 경향 추종 변수의 추가는 변동성과 하락률을 감소시킵니다. 상대 강도 모델은 지원 결과와 함께 글로벌 자산 클래스의 포트폴리오에서 테스트됩니다.

기타 논문.

Moskowitz, Grinblatt : 산업이 모멘텀을 설명합니까?

이 백서는 개별 주식 모멘텀 이상을 설명하는 주식 수익의 산업 구성 요소에 강력하고 널리 퍼진 운동량 효과를 설명합니다. 특히 과거 우승 주식을 매수하고 과거 손실 주식을 판매하는 모멘텀 투자 전략은 일단 산업 모멘텀을 통제하면 수익성이 크게 떨어집니다. 이와는 대조적으로, 과거 우승 산업에서 주식을 매수하고 과거의 손실 산업에서 주식을 판매하는 산업 모멘텀 투자 전략은 크기, 장부가 시장 가치, 개별 주식 모멘텀, 평균 수익률 및 잠재적 인 미세 구조 영향.

횡단면 주가가 반환하는 기존 문헌은 가격 및 이익 모멘텀 패턴을 나타냅니다. 그러나 그러한 전략의 실행은 관련된 주식의 수가 많기 때문에 값 비싸며 일부 연구는 모멘텀이 거래 비용에서 살아남지 못한다는 것을 보여줍니다. 본고에서는 금융 산업에서 일반적으로 사용되는 스타일 및 섹터 지수에도 모멘텀 패턴이 있는지 살펴 본다. 우리의 결과는 스타일과 섹터 지수가 모두 가격 모멘텀을 나타내고 섹터 지수도 이익 모멘텀을 나타냄을 보여준다. 가장 중요한 것은, 이러한 모멘텀 전략은 잠재적 인 거래 비용을 조정 한 후에도 수익이 발생한다는 것입니다. 또한 스타일 인덱스의 가격 모멘텀은 개별 주식 수익 모멘텀에 의해 좌우되는 반면 섹터 인덱스의 가격 모멘텀은 이익 모멘텀에 의해 좌우되는 것으로 나타났다. 마지막으로, 스타일 인덱스를 일러스트레이션으로 사용하여 우리는 스타일 투자의 성과가 기세 효과를 통합함으로써 실질적으로 향상 될 수 있음을 보여줍니다.

국가 및 산업 모멘텀 효과의 존재에 대한 압도적 인 경험적 증거가있다. 이 연구 결과는 상대적으로 과거 수익률이 높은 국가 및 산업을 구매하고 상대적으로 과거 수익률이 낮은 국가 및 산업을 판매하는 투자자는 리스크 조정 수익률이 높다는 것을 의미합니다. 이 연구는 투자자가 직접 거래 할 수없는 국가 및 산업 지수에 초점을 맞 춥니 다. 이는 국가 및 산업 모멘텀 효과가 투자자에 의해 실제로 악용 될 수 있는지 또는 자연에 환상인지 여부에 대한 의문을 보장합니다. 우리는 Exchange Traded Funds의 실제 가격 데이터를 사용하여 국가 및 산업 모멘텀 전략의 수익성을 분석합니다. ETF가 거래 된 샘플 기간 동안 투자자는 연간 약 5 %의 초과 수익으로 국가 및 산업 모멘텀 전략을 활용할 수 있었을 것입니다. ETF의 일일 평균 매수 호가 스프레드는 묵시적 손익분기 거래 비용 수준보다 크게 낮습니다. 따라서 개별 주식 거래를 기꺼이하거나 할 수없는 투자자는 ETF를 사용하여 국가 및 산업 포트폴리오의 모멘텀 효과로부터 이익을 얻을 수 있다고 결론을 내립니다.

운동량 전략의 효능에 관한 거의 모든 증거는 1962 년 이후의 시대에서 비롯되며 다른 시장과 자산 클래스에 걸친 운동량 수익률은 매우 긍정적 인 상관 관계가 있습니다. 우리는 초기에 산업 모멘텀을 조사하여, 이러한 전략이 현대 시대의 것과 비슷한 수준 인 1871-1925 및 1871-1938 기간 동안 수익을 얻었음을 발견했습니다. 우리는 또한 산업 모멘텀 전략의 시장 국가 의존도가 두 시대간에 유사 함을 보여줍니다. 전반적으로, 우리의 결과는 모멘텀 전략의 수익성과 주 의존성이 보급되어 있으며 데이터 마이닝만으로 인한 것 같지는 않다는 것을 확인했습니다.

우리는 횡단면 및 시계열 모멘텀 전략에 적용되는 두 가지 형태의 변동성 가중치 (자신의 변동성 및 변동성)를 고려합니다. 가중 전략의 샤프 비율에 대한 간단한 이론적 결과를 제시하고 미국 산업 포트폴리오에 적용된 모멘텀 전략에 대한 경험적 결과를 보여줍니다. 우리는 변동 효과 가중치의 타이밍 효과와 안정화 효과가 모두 관련이 있음을 확인합니다. 우리는 또한 (부분적으로) 예측 가능한 변동성으로서 단면 분산을 다루는 분산 가중 기법을 소개한다. 분산 가중치가 샤프 비율을 개선하지만 변동성 가중치보다 덜 효과적 인 것으로 보입니다.

가격 수익 모멘텀 테스트를 국가 별 섹터와 주식, 채권, 통화 및 원자재와 미국 주식을 포함한 글로벌 금융 자산 수익의 가능한 가장 긴 역사로 확대하면 215 년 역사의 다중 자산 모멘텀을 창출합니다 우리는 자산 클래스의 내부 및 외부의 모멘텀 프리미엄의 중요성을 확인합니다. 재고 수준 결과와 일관되게 우리는 모멘텀 포트폴리오가 구축 된 자산 클래스의 수익률의 방향과 기간에 따라 조건부 포트폴리오 포트폴리오의 큰 변동을 문서화합니다. 최근 쌍발 모멘텀 포트폴리오 상관 관계의 중요한 상승은 경험 주의자, 이론가 및 실무자 모두에게 중요한 데이터의 특징을 제시합니다.

이 백서는 미국 산업 포트폴리오의 최근 및 중간 과거 수익률을 기반으로 한 모멘텀 전략에 중점을 둡니다. 우리의 경험적 분석에 따르면 중간 과거 수익률에 기반한 전략은 평균 수익률이 더 높음을 보여줍니다. 더욱이, 반환 규격 모두를 포함하는 전략은 시간에 따른 요인 노출, 특히 Fama와 French (2015) 5 요소 모델을 나타냅니다. 이러한 역동적 인 노출에 대한 리스크 조정 이후, 산업 모멘텀 전략의 수익성은 감소하고 최근의 과거 수익률에 기반한 전략에서는 중요하지 않게됩니다. 그러나 과거 중간 수익을 기반으로 구축 된 대부분의 전략은 수익성이 높고 중요성이 높습니다. 더 많은 분석 결과에 따르면 산업 모멘텀 전략은 부정적인 리스크 조정 리스크가 강한 기간으로 인해 혼란 스럽습니다. 이러한 소위 말하는 운동량 추락은 특정 시장 상황에 의해 좌우되는 것으로 보입니다. 우리는 산업 모멘텀 전략이 시장 상황과 경기 순환과 관련이 있음을 발견했습니다. 그러나 업계의 모멘텀이 시장의 변동성이나 정서와 연결될 수 있다는 분명한 증거는 없습니다.

몇몇 연구는 주식 시장에서의 모멘텀 전략의 높은 초과 수익률을 투자자의 행동 편향으로 돌렸다. 그러나 투자자의 과소 반응으로 인해 또는 투자자 과다 반응으로 인해 모멘텀 효과가 발생하는지 여부는 여전히 문제입니다. 특이한 변동성과 투자자 과잉의 연계성과과 거 반응의 또 다른 척도로서의 주식 회전율을 설명하기 위해 간단한 모델을 사용하여 투자자 과잉 반응 설명을 모멘텀 효과의 원천으로 지원하는 증거를 제시합니다. 또한, 투자자 과잉 반응이 낮을 때, 모멘텀 효과는 주식보다는 산업 (산업 모멘텀)에 더 많은 영향을 미친다는 것을 보여줍니다.

엑셀의 기본 ETF 회전 시스템 백 테스팅 - 무료 다운로드.

일부 배경 :

기술을 통해 시스템 개발, 백 테스팅 및 최적화를위한 광범위한 도구에 액세스 할 수있게되었습니다. 그러나 Excel과 같은 단순하지만 강력한 도구는 거래 시스템의 유효성을 검사하는 좋은 방법입니다. 이 예제에서 우리는 물건을 매우 간단하게 유지하고 매월 ETF 순환 시스템을 구입하고 유지하는 것보다 월등히 탁월한 5 개의 심볼을 사용하여 백 테스팅 할 것입니다. 필요한 것은 Excel과 인터넷 연결뿐입니다. 이 글을 읽는다면 인터넷에 연결되어 있다고 생각합니다. 이 게시물은 귀하가 Excel에 대한 기본적인 지식이 있다고 가정하고 있지만 전문가 일 필요는 없습니다. 아래 단계를 수행하여 Excel 파일을 직접 만들거나 여기에서 다운로드 할 수 있습니다.

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ETF 회전 시스템 엑셀.

아래 단계를 완료하면 결과를 차트로 표시하고 시스템이 실제로 수행하는 방식을 파악할 수 있습니다. 아래 차트는 매월 최고의 ETF를 매수하고 매수하는 5 개의 ETF 순환 시스템의 예입니다. 이 성과는 모든 ETF를 동일하게 (재조정하지 않고) 매수 및 보유하고 S & P 500 ($ SPY)을 보유하는 것과 비교됩니다. Excel에서 정확한 계산을 찾을 수 있지만 테스트 된 9 년 동안 ETF 순환 시스템은 연간 11.88 %의 수익률을 보였으며 SPY의 경우 7.75 % 였고 모든 거래가 7.18 %였습니다.

Excel 파일이 구성된 방식이 확장에 도움이되지 않는다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 그러나 Visual Basic 기술과 창의력이 조금이라도 있으면 확장 할 수있는 방법을 제시 할 수 있어야합니다.

1 단계 : 마켓을 선택하십시오.

시장을 선택하는 것은 모든 시스템에서 중요한 결정입니다. 트렌드를 따르는 트렌드에 대한 강한 선호가 있기 때문에 우리는 다양한 시장 그룹을 사용할 것입니다. 즉 주식 시장 섹터 (기술, 건강 관리 등), 다양한 상품 또는 전혀 다른 것을 사용하는 것도 고려해 볼 수 있습니다. 저는 약 10 년의 역사적 데이터를 가진 상대적으로 상관없는 시장을 이용하기를 원했기 때문에 다음 ETF를 사용할 것입니다 :

IEF - 10 년 재무부.

IYR - 미국 부동산.

EEM - 신흥 시장.

아래 이미지는 테스트 기간 동안의 ETF 개별 수익률을 보여줍니다.

2 단계 : 데이터 수집 및 통합.

일단 시장을 결정하면 Excel을 실행하고 기록 데이터의 출처를 찾아야합니다. 검소의 목적으로 야후 파이낸스의 무료 데이터를 사용합시다. 이 특정 스프레드 시트의 구성이 매우 잘 확장되지 않으므로 더 적은 수의 기호가 더 쉽게 실행될 수 있음을 상기시켜줍니다. 즉, Visual Basic에서 창의력과 기술력을 발휘하면 테스트를보다 동적으로 수행 할 수 있습니다.

Yahoo Finance로 이동하면 선택한 기호 중 하나를 입력하고 견적을 얻을 수 있습니다. 견적 페이지에서 왼쪽의 "이력 데이터"링크를 클릭하십시오. 내역 데이터 페이지에서 월간 데이터를 선택하고 제출하십시오. 월간 데이터의 맨 아래로 스크롤하면 데이터를 스프레드 시트로 다운로드 할 수있는 링크가 있습니다. 시스템의 모든 기호에 대한 월별 기록 데이터를 다운로드하십시오.

데이터를 다운로드하고 나면 모든 것을 하나의 스프레드 시트에 통합해야합니다. 데이터는. csv 형식 일 가능성이 높으므로. xlsx 책을 가져 가고 싶을 것입니다. 각 기호에 대한 데이터를 별도의 시트에 넣은 다음 계산을 위해 새 빈 시트를 만듭니다.

3 단계 : 조정 된 닫기를 사용하여 1 개월 수익을 계산합니다.

이 단계에서 각 시트를 검토하고 각 ETF에 대해 한 달 (또는 한 기간) 수익을 계산해야합니다. 각 시트로 이동하여 조정 된 닫기 데이터의 오른쪽에있는 열에서 한주기의 수익률을 계산하는 것이 좋습니다.

한 기간 반환 = (이전 가격 - 현재 가격) / 이전 가격.

Excel에서 말하면, 이것은 = (B3-B4) / B4와 유사 할 것입니다. 여기서 B4는 이전 달의 데이터이고 B3은 현재 달입니다.

모든 시트를 검토하고 한 기간 반환을 계산 한 후에는 해당 데이터를 빈 시트에 통합하여 계산해야합니다. 통합 할 때 조정 된 닫기 열과 1 개월의 반환 열을 복사하여 붙여 넣습니다. 날짜 열을 복사하여 계산 시트의 A 열에 붙여 넣기를 원할 수도 있습니다.

4 단계 : ETF 랭킹의 백분율 변화를 계산합니다.

이 시점에서 원시 데이터에는 5 장, 각 ETF에는 2 열의 데이터가 포함 된 Excel 통합 문서가 있어야합니다. 날짜에 대해 열 A, 조정 된 닫기 ETF1에 대해 B, 한 기간 비율 변경에 대해 C, 조정 된 닫기 ETF2에 대해 D 등을 사용하는 것이 좋습니다. 해당 형식이있는 경우 계속할 준비가되었습니다.

다음 단계는 각 ETF의 변동 비율을 계산하는 것입니다. 이 예에서 우리는 5 개월의 변화율을 사용하고 있습니다. 계산 시트의 기존 데이터 오른쪽에 5 개의 열을 사용했습니다. 각 열에서 ETF의 5 개월 수익을 계산해야합니다. 반환 값은 위의 3 단계에서 계산 한 1 회 수익률과 매우 유사하지만 대신 5 개월 동안 계산해야합니다.

Excel에서 계산은 B8 셀의 데이터가 이전 기간 인 = (B3-B8) / B8과 같아야합니다. 각 ETF에 대해 동일한 계산을 수행해야합니다.

5 단계 : ETF 순위를 매기십시오.

5 개월 변동률을 알면 ETF 순위를 결정합니다. 각 ETF의 순위를 매기려면 5 개월 변경 열의 오른쪽에 다른 5 개의 열을 사용했습니다. 아이디어는 각 ETF에 열이 있고 그 열에 ETF의 순위가 표시된다는 것입니다. 예를 들어 SPY가 해당 기간 동안 가장 실적이 좋은 ETF 인 경우 SPY 열에 1이 표시됩니다.

데이터의 순위를 매기는 데 필요한 Excel 수식은 = RANK (% 셀 변경, % 셀 변경 범위)입니다.

해당 기간에 대한 비율 변경 데이터가 셀 L9에서 P9에 보유 된 경우 다음과 같습니다. = RANK (L9, L9 : P9)

같은 순위의 데이터 그룹 (L9에서 P9)에서 열 M의 비율 변경 순위를 매기므로 순위를 매기는 다음 열은 단순히 = RANK (M9, L9 : P9)입니다.

6 단계 : 적절한 한 기간 반환 결정.

5 개월 수익을 기준으로 ETF를 선정하면 적절한 1 회 수익을 선택해야합니다. 이렇게하기 위해 필자는 한 번의 기간 반환에 대한 열을 만들고 간단한 IF 문을 사용하여 올바른 반환을 선택했습니다. 본질적으로 우리가 말하고자하는 것은 SPY가 1 위를 차지한다면 반환은 SPY에 대한 1 회 반환 컬럼의 숫자입니다.

Excel에서 문은 = IF (Q10 = 1, C9)와 유사합니다.

IF 문에 대한 Excel 논리는 = IF (조건, 참이면 결과, 거짓이면 결과)

그러나, 우리는 5 개의 ETF를 가지고 있기 때문에, 수식은 몇몇 중첩 된 IF 문장으로 다소 추악 해집니다. 중첩 된 IF 문의 예를 보려면 스프레드 시트 데이터를 참조하는 것이 가장 좋습니다.

7 단계 : 계정 지분 시뮬레이션.

적절한 한 기간 수익을 가져 오는 IF 문을 사용하여 열을 만든 후에는 계정 자본을 시뮬레이션하는 것이 매우 쉽습니다. 우리는 단순히 시트에서 가장 오래된 데이터로 이동하여 초기 자본 금액을 입력합니다. 이 스프레드 시트에서 초기 자본으로 10,000 달러를 사용했습니다. 초기 자본을 10,000 달러로 설정하면 이전 기간의 자본금에 1 + 현재 기간 수익을 곱합니다.

예를 들어, 10,000을 셀 Z117에 넣고 한주기 반환 데이터가 V 열에 있다고 가정 해 봅니다. 셀 Z118의 계정 자본 계산은 = (Z117 * (1 + V116))입니다.

해당 수식을 계정 자본 항목까지 복사하거나 채워야하며, 매월 Top Performing ETF를 구입할 때 계정의 가치를 보여주는 열이 있어야합니다. 이 시점에서 기본 계산을 효과적으로 마쳤으므로 값을 수정하거나 다른 가액 결과를 테스트 할 수 있습니다. 제공된 통합 문서에는 $ SPY에 $ 10,000 투자를위한 칼럼과 모든 ETF를 똑같이 구매하기위한 계산 칼럼이 있습니다.

8 단계 : 데이터 분석.

지금까지 작성했다면 숫자를 계산하는 스프레드 시트가 있어야합니다. 그 과정의 다음 단계는 숫자를 평가하고 예쁜 차트를 작성하며 데이터에 대한 의견과 결론을내는 것입니다. Excel에서 차트 작성에 대한 자세한 내용을 다루지는 않겠지 만, 스프레드 시트 안에 앉아서 조작하고 조작 할 수있는 두 개의 간단한 차트가 있습니다.

휴, 그게 다야! 그 이상의 처리가 가능하다면 위의 Excel 통합 문서의 견본 사본을 다운로드하고 통합 문서를 사용하여 단계를 안내 할 수 있습니다. 확장 기능을 만들고 다양한 아이디어를 테스트하려면 Excel 파일의 작동 방식을 이해해야합니다. 위에서 테스트 한 시스템은 매우 간단하지만 Excel에서 ETF 순환 시스템을 백 테스팅하는 방법에 대한 기본적인 이해를 제공해야합니다.

저자 소개 시스템 상인 성공 기여자.

기고서 작성자는 금융 시장에 적극적으로 참여하고 기술 또는 정량 분석에 전념합니다. 그들은 System Trader Success에 대한 이야기, 통찰력 및 발견 사항을 공유하고 더 나은 시스템 상인이되기를 바랍니다. 공헌하는 작가가되고 세계와 당신의 메시지를 공유하고 싶다면 저희에게 연락하십시오.

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회전 무역 : 간단하고 강력한 개념.

이번에는 이전에 다루지 않은 주제, 즉 회전 거래에 대해 다루겠습니다. 먼저 회전 거래를 조사해야하는 이유에 대한 배경 지식을 제공하고 나중에 간단하면서도 강력한 회전 시스템을 소개합니다.

회전 거래의 기본 아이디어는 간단합니다. 어떤 종류의 주식이나 ETF의 목록을 순위를 매기는 것입니다. 그런 다음이 목록에서 최악의 수 또는 최고 수의 주식을 매매하기로 결정했습니다. 새로운 주식이 상위 / 최하위 5 개 보유 지에서 또는 사전 정의 된 일정에 따라 입 / 출항하는 즉시이를 수행 할 수 있습니다. 매주 또는 매월

다음은 순환 거래에 대해 알아야 할 몇 가지 이유입니다.

다양 화 : 특정 전략이 다른 전략보다 효과가있을 때가 있습니다. 하나의 바구니에 모든 달걀을 넣으면 안됩니다. 스윙이나 평균 반향 거래 외에 흥미로운 대안이 될 수 있습니다. 힘을 삽니다. 올해 2 월 중순에서 4 월 중순까지의 시간을 기억하십니까? 거의 2 개월 동안 좌절. 스윙 거래에 대한 오히려 어려운시기. 회전 거래 시스템은 일반적으로 힘을 삽니다. 그러므로이 조건 하에서는 잘됩니다. 시장 타이밍에 대한 의존성 없음 : 우리는 최고의 진입이나 최상의 이탈을 찾는 데 집중합니다. 회전 거래 시스템은 최고의 진입을 찾는 데 덜 민감합니다. 그들이 최고의 주식 중에있는 한 최선의 주식을 타고, 그 다음에 말을 바꾸고 다시갑니다. 간단한 실행 : 주식 또는 ETF 간의 전환이 너무 자주 수행되지 않으면 거래 실행이 다른 전략과 비교하여 상당히 완화 될 수 있습니다. 또한 거래 비용은 드문 드문 로테이션 모델의 경우 부담이 적습니다. 쉽게 개발할 수 있습니다. 올바른 거래 소프트웨어를 사용하면이 작업이 다소 쉬운 작업이 될 수 있습니다. 이것은 많은 사람들에게 문제가되지는 않지만, 정교한 소프트웨어 개발자가 아닌 사람들이 있습니다. 이전 소프트웨어 (Tradesignal)에서 Amibroker로 전환 한 이유 중 하나는 이러한 모델을 매우 쉽고 빠르게 설정할 수 있다는 것입니다.

먼저 몇 가지 질문에 답해야합니다.

우리는 무엇을 무역하기를 원하며 그 이유는 무엇입니까? 나는이 목적을 위해 나스닥 100 주식을 거래하고자합니다. 상위 또는 최하위 출연자가 보통 어느 방향 으로든 강한 추세를 보이기 때문입니다. Apple, Bidu 및 공동체를 생각해보십시오. 얼마나 많은 주식을 거래하고 싶습니까? 나는 5 ~ 10 위권의 종목을 매매한다. 당신이 많은 것을 얻은 경우에 당신은 정상에 그것을 만들지 않을지도 모른 주식에 들어갈지도 모르다. 거래의 방향 : 나는 오래 동안 거래를 위해 회전 거래를 사용합니다. 상향 추세는 빠르고 날카로운 하향 추세에 비해 개발 속도가 느립니다 (= 오랜 기간). 따라서 상향 이동은 쉽게 잡을 수 있습니다. 주식 순위를 매기는 방법? 회전 시스템의 성공을 위해서는 무엇이 약하고 무엇이 강한지를 결정하기 위해 주식을 순위 매기는 좋은 방법이 필요합니다. 단기간에 RSI (2)와 같은 단기 지표를 사용하여 강도를 측정하는 것은 좋은 생각이 아닙니다. 단기간에 많은 주식이 되돌아 오는 경향이 있기 때문입니다. 따라서 시스템은 힘을 얻고 약점을 남기게됩니다 (RSI (2) 순위 하락과 같이). 따라서 단기 추세를 넘어서는 방법이 필요하며 진정한 추세 강도를 측정 할 수 있어야합니다. 이제 위에서 요약 한대로 시스템의 세부 사항을 살펴 보겠습니다. 제가 아래에 설명 된대로 시스템을 교환하지 않는다는 것을 분명히 말하게하십시오. 그러나 나는 같은 개념과 비슷한 재료를 사용한다. 나는 당신이 당신 자신의 연구를위한 출발점으로 시스템을 사용하기를 제안한다.

현재 거래 플랫폼이 회전 거래 기능을 제공하지 않는 경우 Amibroker를 확실히 조사해야합니다. $ 199에 불과합니다. 나는 AmiBroker와 관련이 없지만 BUG를위한 훌륭한 BANG을 제공한다고 생각합니다.

회전 거래의 기본 원칙 중 하나 : 최고의 주식 중 하나 인 한 최고의 주식을 탈 수 있습니다. 그런 다음 말을 변경하고 다시 이동하십시오. 이런 일이 일어나기를 나는 얼마 동안 계속 될 것을 약속하면서 가장 강력한 동향을 찾고 싶습니다. 추세 강도를 측정하는 나의 선호하는 방법은 TSI입니다. 그래서 나는 그들의 TSI 값 (가장 높은 TSI 값)에 따라 주식을 순위 매긴다.

내가 시험을 수행하는 방법에 대한 배경을 알려 드리겠습니다.

오늘의 나스닥 100 종목을 살펴 보았습니다. 거래의 첫해는 2001 년입니다. 저는 "거품"시간이 제 테스트 결과에 포함되기를 원하지 않습니다. 커미션 없음. 나는 상위 5 개 주식을 가지고 20 %의 지분을 할당합니다.

이미 원리가 매우 단순하고 건전하다는 사실을 고려하면 이미 결과는 꽤 좋습니다. CAGR은 약 32 %, 평균 매출은 55 %에 달합니다.

그러나 시스템에는 거의 60 % MaxDD (= 최대 끌어 내리기) 문제가 있습니다. 정서적으로 그것은 매우 어려울 것입니다! 당신이 보지 못하는 것; 이 시스템의 가장 수익률이 높은시기 중 하나는이 심각한 피해가 발생한 직후입니다. 나는 이것을 교환 할 수 있을지 확신하지 못한다! 그래서 당신이 울타리를 내민다. 인덱스를 단락 시키거나 회전 시스템에 타이밍 구성 요소를 추가하십시오. 나는 시장의 상태에 따라 두 가지를한다.

심한 끌기 방지.

그러나 시스템에 타이밍 구성 요소를 추가하는 방법을 살펴 보겠습니다. 색인이 200 MA 또는 30 MA보다 위에있는 경우에만 시스템을 교환합니다. 일반적으로 이러한 심각한 하락은 200MA 평균 이하에서 발생하고 두 번째 30MA 평균은 회복이 일어날 때 도움이 될 것입니다. 따라서이 작은 변화는 성능을 크게 개선하는 동시에 거래를 훨씬 쉽게 만듭니다. 이것은 부분적으로 회전 거래의 철학에 대한 것임을 알고 있습니다. (항상 시장에 있어야하고 시장 타이밍을 피하십시오.) 따라서 자신의 위험 허용 수준을 알아야합니다.

거래 빈도.

현재이 시스템은 약 10 년 만에 585 개의 거래를 산출합니다. 그것은별로 아니에요. 따라서 거래 비용이 문제가되어서는 안됩니다. 편의뿐만 아니라 감정적 인 관점에서 시스템을 더 향상시킬 수 있습니다. TSI는 빠르게 변화하는 지표는 아니지만 585 건의 거래 중에서 2 건의 바 기간 만있는 약 120 건의 거래가 있습니다. 이는 순위가 자주 바뀌고 이러한 피할 수있는 거래를 발생 시킨다는 것을 나타냅니다. 따라서 일주일에 한 번만 거래를하는 것이 좋습니다. 따라서 가장 편리한 요일을 선택하십시오. 나는이 시험을 위해 화요일을 골랐지 만 다른 평일에는 비슷한 결과가 나왔다.

보시다시피 실적 통계는 거의 같지만 거래 횟수는 크게 줄었습니다.

제시된 시스템은 정서적으로 교역이 가능한 반면 연간 37 %의 적절한 성과를 보이고 있습니다. 그것은 당신에게 자신의 회전 시스템을위한 좋은 출발점을 제공합니다. 그러나 내가 제시 한 시스템보다 더 중요한 것은이 기사의 시작 부분에서 설명한 이유 때문에 거래 전략을 다각화해야한다는 사실입니다.

SetPositionSize (20, spsPercentOfEquity);

Score = IIf (idx> MA (idx, 200) 또는 idx> MA (idx, 30), score, 0);

PositionScore = IIf (Year () & gt; = 2001 AND DayOfWeek () == 2, score, scoreNoRotate);

저자 소개 시스템 상인 성공 기여자.

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